A Wearable Textile Thermograph
Notice bibliographique
Résumé
In medicine, temperature changes can indicate important underlying pathologies such as wound infection. While thermographs for the detection of wound infection exist, a textile substrate offers a preferable solution to the designs that exist in the literature, as a textile is very comfortable to wear. This work presents a fully textile, wearable, thermograph created using temperature-sensing yarns. As described in earlier work, temperature-sensing yarns are constructed by encapsulating an off-the-shelf thermistor into a polymer resin micro-pod and then embedding this within the fibres of a yarn. This process creates a temperature-sensing yarn that is conformal, drapeable, mechanically resilient, and washable. This work first explored a refined yarn design and characterised its accuracy to take absolute temperature measurements. The influence of contact errors with the refined yarns was explored seeing a 0.24 ± 0.03 measurement error when the yarn was held just 0.5 mm away from the surface being measured. Subsequently, yarns were used to create a thermograph. This work characterises the operation of the thermograph under a variety of simulated conditions to better understand the functionality of this type of textile temperature sensor. Ambient temperature, insulating material, humidity, moisture, bending, compression and stretch were all explored. This work is an expansion of an article published in The 4th International Conference on Sensor and Applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».